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數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時(shí)縮寫(xiě)為DAQ或DAS），又稱(chēng)為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行采樣，以便產(chǎn)生可供計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)的過(guò)程。通常，數(shù)據(jù)采集過(guò)程之中包括為了獲得所需信息，對(duì)于信號(hào)和波形進(jìn)行采集并對(duì)它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測(cè)量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號(hào)的傳感器，而這些電信號(hào)則是由數(shù)據(jù)采集硬件來(lái)負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴(lài)于其具體應(yīng)用方向。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是，這并不就意味著數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜。為了有效地傳達(dá)思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進(jìn)，通過(guò)直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而，設(shè)計(jì)人員往往并不能很好地把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡，從而創(chuàng)造出華而不實(shí)的數(shù)據(jù)可視化形式，無(wú)法達(dá)到其主要目的，也就是傳達(dá)與溝通信息。楊浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)光學(xué)字符識(shí)別對(duì)圖像中的印刷或手寫(xiě)文字進(jìn)行識(shí)別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究對(duì)象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場(chǎng)景，例如三維場(chǎng)景的重建。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究很大程度上針對(duì)圖像的內(nèi)容。圖象處理與圖像分析的研究對(duì)象主要是二維圖像，實(shí)現(xiàn)圖像的轉(zhuǎn)化，尤其針對(duì)像素級(jí)的操作，例如提高圖像對(duì)比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉(zhuǎn)。這一特征表明無(wú)論是圖像處理還是圖像分析其研究?jī)?nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無(wú)關(guān)。機(jī)器視覺(jué)主要是指工業(yè)領(lǐng)域的視覺(jué)研究，例如自主機(jī)器人的視覺(jué)，用于檢測(cè)和測(cè)量的視覺(jué)。這表明在這一領(lǐng)域通過(guò)軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。

人工智能所研究的一個(gè)主要問(wèn)題是：如何讓系統(tǒng)具備“計(jì)劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術(shù)動(dòng)作（例如：移動(dòng)一個(gè)機(jī)器人通過(guò)某種特定環(huán)境）。這一問(wèn)題便與計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題息息相關(guān)。在這里，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)作為一個(gè)感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)（這也隸屬于人工智能領(lǐng)域，但與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著重要聯(lián)系），也由此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)時(shí)常被看作人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。物理是與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著重要聯(lián)系的另一領(lǐng)域。鑒別：識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如：某一人臉的識(shí)別，某一指紋的識(shí)別。

可視化工具可以提供多樣的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機(jī)交互方式，支持商業(yè)邏輯的動(dòng)態(tài)腳本引擎等等。目前市面上的數(shù)據(jù)可視化工具多種多樣，其中Excel可以說(shuō)是典型的入門(mén)級(jí)數(shù)據(jù)可視化工具。從數(shù)據(jù)可視化的自動(dòng)化方面來(lái)看，建議使用 Python 編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。Python 中用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)有很多，比較常見(jiàn)的有： Matplotlib（強(qiáng)大、復(fù)雜）、Seaborn（基于Matplotlib、簡(jiǎn)單）、pyecharts（基于Echarts、炫酷）、plotnine（移植于R的ggplot2、圖形語(yǔ)法）、PyQtGraph（交互、高性能）。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)綜合性的學(xué)科，它已經(jīng)吸引了來(lái)自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對(duì)它的研究之中。楊浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)收費(fèi)

實(shí)現(xiàn)圖像理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

方面是更多未經(jīng)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的人也需要應(yīng)用計(jì)算機(jī)，而另一方面是計(jì)算機(jī)的功能越來(lái)越強(qiáng)，使用方法越來(lái)越復(fù)雜。這就使人在進(jìn)行交談和通訊時(shí)的靈活性與在使用計(jì)算機(jī)時(shí)所要求的嚴(yán)格和死板之間產(chǎn)生了尖銳的矛盾。人可通過(guò)視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，語(yǔ)言與外界交換信息，并且可用不同的方式表示相同的含義，而計(jì)算機(jī)卻要求嚴(yán)格按照各種程序語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)程序，只有這樣計(jì)算機(jī)才能運(yùn)行。為使更多的人能使用復(fù)雜的計(jì)算機(jī)，必須改變過(guò)去的那種讓人來(lái)適應(yīng)計(jì)算機(jī)，來(lái)死記硬背計(jì)算機(jī)的使用規(guī)則的情況。崇明區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)供應(yīng)商家

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